《大数据存储：MongoDB实战指南》一导读
多年来，我一直在和数据库存储技术打交道，深知数据存储技术在整个IT系统中起着至关重要的作用，尤其是随着云计算时代的到来，所有企业都面临着海量的数据信息，如何处理这些数据成为当前研究的热点。在过去二十几年中，数据的存储是关系数据库的天下，它以高效、稳定、支持事务的优势几乎统治了整个行业的存储业务；但是随着互联网的发展，许多新兴产业如社交网络、微博、数据挖掘等业务快速增长，数据规模变得越来越庞大，高效存储、检索、分析这些海量的数据，关系数据库变得不再适用。
基于XML的数据库总体分析
我们知道当存在大量数据需要处理分析的话，最好是把这些数据放到数据库中，所以几乎所有大型的商业应用系统都是和数据库相关联的，所以如果XML需要在商业领域大展宏图的话，也必须要和数据库相联系。所以这里首先需要讨论的一点问题是，XML本身是不是数据库，从严格的意义上来说，XML仅仅意味着XML文档。
大厂技术实现 | 详解知识图谱的构建全流程 @自然语言处理系列
知识图谱（Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。本篇是『知识图谱构建与落地实践』的起始篇，我们与来自百度的NLP工程师路遥，一起研究知识图谱的构建流程与技术细节。
